浅窥Linux编译过程

        我们所编写源代码成为一个可执行程序前会经历四个阶段:预处理->编译->汇编->链接;每个阶段,都会对源码进行不同的处理,我们来初步了解一下;

1、预处理阶段:
    读取源程序,对其中的伪指令(也就是以#号开头的指令)以及特殊符号进行处理;

其中伪指令一般包括四种:
1)宏定义指令;(#define)
2)条件编译指令;(#if..#endif)
2)头文件包含指令;(#include)

       预处理阶段所完成的工作是对源程序对这些伪指令进行替换,替换后生成一个没有宏定义、没有条件编译指令、没有特殊符号的输出文件。跟先前读取的源文件相比预处理后所生成的文件含义与之前一样,但是内容有所不同。

2、编译
    编译是指将高级语言所编写的程序转换成处理器所能解释的汇编语言这样一个过程,从实质上来说,编译其实是一个文本转换的过程。编译过程中所完成的工作主要包含为两个,一个是对C语言语法的解析,另一个是生成汇编码。

3、汇编
    汇编是将编译后生成的汇编码转换成目标系统的二进制代码,也就是机器所能读懂的“0101”机器代码。对于一款特定的处理器来说,它的汇编语言和二进制的机器代码是一一对应的。汇编过程输入的是汇编代码,这个汇编代码可能源于编译过程的输出,也可以是直接用汇编语言书写的程序。

4、链接
    链接是指将汇编后所生成的多段机器代码组合成一个可执行的程序。一般来说每一个源文件将生成的一个目标文件。连接器的作用就是将这些目标文件组合起来,组合的过程包括了代码段、数据段等部分合并。同时添加相应的文件头。
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值